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El Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas (CIEMAT) ha desarrollado IntiGIS, un potente sistema de información geográfica (SIG) que evalúa diferentes opciones de electrificación (convencional y renovable) en un territorio y considera la mejor opción. El sistema trata de resolver problemas de electrificación rural y generación descentralizada de electricidad con energías renovables, especialmente en países en vías de desarrollo.
El sistema IntiGIS 1.0., es un sistema de información geográfica (SIG) que hace una evaluación de las distintas posibilidades de electrificación en un territorio determinado, órientando sobre la mejor opción en función de una serie de parámetros técnicos, económicos y geográficos.
El desarrollo de esta herramienta informática ha sido realizado íntegramente en el CIEMAT, utilizando como casos de validación diferentes áreas en países iberoamericanos.
Desde las primeras semanas de distribución de IntiGIS, a través de una web creada al efecto, se ha superado el centenar de descargas de la aplicación, y la web ha recibido un número superior de visitas.
El CIEMAT ofrece la posibilidad de desarrollar proyectos conjuntos de investigación para la aplicación y formación de IntiGIS, así como la de contactar directamente con los colaboradores de la Red Iberoamericana de Sistemas de Información Geográfica y Energías Renovables (RISIGER).
El equipo necesita un Sistema operativo Windows 2000 o XP; ArcGIS Desktop 9.3 (licencia Arc View), con la extensión Spatial Analyst; y Microsoft.NET Framework 2.0 instalado. El paquete de instalación incluye los requisitos del sistema y una ayuda completa para ejecutar la aplicación.
IntiGIS es un programa de libre difusión y con una orientación exclusivamente académica e investigadora, por lo que está expresamente prohibida cualquier comercialización de este software por entidades al margen del CIEMAT, el cual ostenta todos los derechos de copia.
La Fundación BBVA ha galardonado al informático japonés, de la Universidad Carnegie Mellon (EE UU), por crear los algoritmos que permiten a las máquinas comprender las imágenes y procesar los movimientos. Sus técnicas están presentes en los coches autónomos, los drones y todos los robots con capacidad de visión, como los que se usan en cirugía.
Investigadores de la Universidad de León han aplicado redes neuronales artificiales a imágenes captadas con drones para reconocer, con un 95 % de acierto, la huella que dejaron las explotaciones auríferas de los romanos en el noroeste peninsular. El sistema se puede aplicar para reducir los riesgos asociados a las minas abandonadas, que causan pérdidas humanas y económicas en todo el mundo.
